为有效评估城市电网用户的缺供电损失,通过分析缺供电损失的影响因素,对分类用户单位停电损失函数(sector custom unit damage function,SCUDF)法进行改进,提出一种缺供电损失计算模型。基于传统用户缺供电损失数据和广州地区第二、三...为有效评估城市电网用户的缺供电损失,通过分析缺供电损失的影响因素,对分类用户单位停电损失函数(sector custom unit damage function,SCUDF)法进行改进,提出一种缺供电损失计算模型。基于传统用户缺供电损失数据和广州地区第二、三产业的宏观统计数据,采用该缺供电损失计算模型对城市用户缺供电损失函数进行推算,并以广州地区某线路电缆故障为例,采用缺供电损失计算模型、SCUDF法和国民生产总值估算法分别进行目标用户缺供电损失计算,结果表明,在满足目标假设的前提下,缺供电损失计算模型的计算结果更精确,与SCUDF法的计算结果相近,而采用国民生产总值估算方法则欠准确。展开更多
电力时序数据的分类问题是数据挖掘领域中的一个研究热点。对电力用户模式分类可以帮助电网企业分析用户用电特性,实现差异化营销。在回声状态神经网络(echo state network,ESN)基础上引入过程神经元,提出一种用于电力时序数据分类的新...电力时序数据的分类问题是数据挖掘领域中的一个研究热点。对电力用户模式分类可以帮助电网企业分析用户用电特性,实现差异化营销。在回声状态神经网络(echo state network,ESN)基础上引入过程神经元,提出一种用于电力时序数据分类的新型神经网络——过程回声状态网络(process echo state network,PESN)。该网络通过对连接权重进行函数化,实现函数域到实数域的映射。并针对权函数难以训练学习的问题,提出利用基函数的展开形式来逼近权函数的学习算法,从而将回声状态神经网络从时序预测领域进一步扩展到时序分类领域中。仿真实验结果证明,与传统时间序列分类算法相比,过程回声状态网络在用电模式分类实验中表现出了更好的效果。展开更多
文摘为有效评估城市电网用户的缺供电损失,通过分析缺供电损失的影响因素,对分类用户单位停电损失函数(sector custom unit damage function,SCUDF)法进行改进,提出一种缺供电损失计算模型。基于传统用户缺供电损失数据和广州地区第二、三产业的宏观统计数据,采用该缺供电损失计算模型对城市用户缺供电损失函数进行推算,并以广州地区某线路电缆故障为例,采用缺供电损失计算模型、SCUDF法和国民生产总值估算法分别进行目标用户缺供电损失计算,结果表明,在满足目标假设的前提下,缺供电损失计算模型的计算结果更精确,与SCUDF法的计算结果相近,而采用国民生产总值估算方法则欠准确。
文摘电力时序数据的分类问题是数据挖掘领域中的一个研究热点。对电力用户模式分类可以帮助电网企业分析用户用电特性,实现差异化营销。在回声状态神经网络(echo state network,ESN)基础上引入过程神经元,提出一种用于电力时序数据分类的新型神经网络——过程回声状态网络(process echo state network,PESN)。该网络通过对连接权重进行函数化,实现函数域到实数域的映射。并针对权函数难以训练学习的问题,提出利用基函数的展开形式来逼近权函数的学习算法,从而将回声状态神经网络从时序预测领域进一步扩展到时序分类领域中。仿真实验结果证明,与传统时间序列分类算法相比,过程回声状态网络在用电模式分类实验中表现出了更好的效果。
